现代加工制造领域对产品质量的要求越来越高,而生产加工过程中所使用的刀具的几何参数对加工精度有着重要的影响。目前我国市场上的刀具检测设备虽然有很多种,但普遍为手动模式,难以实现自动化、智能化,较难满足高精度加工的要求。针对这些问题,本文设计了一种基于视觉的刀具参数检测设备,实现了刀具参数的非接触测量,人为干扰因素较少,可有效地提高刀具检测效率及精度。本文首先设计了一种基于视觉的刀具检测设备的机械结构,主要包括移动单元、视觉单元、主轴单元;并以设计的机械机构为基础,开发了一套刀具检测示教流程,辅助完成任意刀具的检测。其次,针对本文设计的视觉单元结构,设计了明场漫射背光式照明的方式,并分析了光强变化对测量精度的影响,提出了一种动态调整像素当量的方法对光强变化造成的误差进行补偿。针对刀具图像调焦问题,提出了一种利用灰度梯度衡量图像清晰度的方法,在ROI区域内转动主轴,当梯度最大时,刀具图像最清晰,实现了良好的调焦效果。再次,针对非理想刀具的轮廓特征点定位困难的问题,提出一种轮廓整体拟合的方法,分析了轮廓进行整体拟合的条件,并对不满足的轮廓进行空间变换;并以特征点粗定位的初值作为非线性方程迭代的初值,对比实际轮廓与拟合轮廓的残差验证该算法的可行性和准确性。最后,为了进一步提高刀具检测的自动化、智能化程度,提出了一种自动识别分类刀具种类的算法,该算法通过训练学习刀具形状,快速对刀具种类实现分类,简化了操作流程,检测效率更高。